偏最小二乘回归在课堂教学质量评价中的应用

本文利用方差膨胀因子诊断了课堂教学评价的指标,在此基础上建立了偏最小二乘回归评价模型,有效的克服了评价指标间的多重共线性。分析了影响影响课堂教学质量评价的主要指标,为改进课堂教学指明了方向。     

基于粗糙集的偏最小二乘回归方法

针对变量之间多重相关性导致最小二乘估计失效的问题,提出基于粗糙集改进偏最小二乘回归建模方法.首先,利用粗糙集对数据进行一般约简,去除冗余信息,再进行偏最小二乘回归分析,建立回归模型.通过实例计算,并与PLSR、PCR进行比较分析.结果表明：用粗糙集改进的PLSR建模精度为3.65%,分别高于PLSR(4.07%)和PCR(4.45%),从而验证了所提出方法的通用性及实用价值.     

基于偏最小二乘法实现非线性回归分析

从应用的角度,提出了一种基于偏最小二乘回归和多项式回归相结合的多元非线性回归分析方法。通过理论分析及实例验证,指出该方法可以较好的进行多元非线性回归分析,具有较强的适用性。     

基于偏最小二乘回归的装甲车辆润滑油监测

采用偏最小二乘回归方法,经交叉有效性检验,选取2个成分建立了某中型坦克变速箱的润滑油油液污染度与磨粒浓度、磨损烈度指数和大磨粒百分比的关系模型,该模型对各自变量的累计解释能力均达到97％以上,对因变量的累计解释能力超过98％,通过该模型计算得到油液污染度的拟合值与实测值的最大相对误差不超过7％,可以对油液污染度进行有效预测,从而为设备的正确维护提供有效的依据,实现预防性维修。 关键词：装甲车辆;润滑油监测;偏最小二乘回归     

基于核偏最小二乘回归的人脸识别

在采用主成分分析进行人脸重构和识别时,仅从样本自身提取特征向量会导致识别误差。因此,在参考主成分分析的基础上,采用偏最小二乘回归进行人脸图像的训练和识别,并对偏最小二乘回归引入核函数。在ORL人脸数据库上的实验结果表明,偏最小二乘回归明显优于主成分分析,同时核偏最小二乘回归也显著提高了识别正确率。     

基于改进的偏最小二乘回归的酸雨pH值预测

酸雨pH值受到酸性离子[SO4^2-]、[NO3^-]和碱性离子[Ca^2＋]、[NH4^＋]等的影响。这些影响因素之间存在多重相关性。用一般最小二乘回归分析预测pH值,参数估计存在很大的误差且物理意义明显不足。应用偏最小二乘回归技术建立pH值预测模型,克服了自变量之间多重相关性的问题,因而更具有先进性,计算结果更为可靠,而改进的偏最小二乘回归则从预测角度对偏最小二乘回归模型进行了改进。以我国17个城市pH值预测为例,说明了改进的偏最小二乘回归法比普通偏最小二乘回归法效果好。     

基于偏最小二乘回归建模的探讨

从工程应用的角度介绍了一种新的回归方法-偏最小二乘回归，分析了传统最小二乘回归所不具有的特点，数值实例研究表明偏最小二乘回归能在自变量间存在强相关的情况下建立模型，介最小二乘回归不能，同时，电路成品率估计研究表明，在较少样本点的情况下，利用偏最小二乘回归模型进行成品率估计是行之有效的，其预测精度能满足实际电路设计和分析的要求，且大大扰于最小二乘回归。     

基于偏最小二乘法回归的工序质量建模

针对制造工序质量控制问题,应用多元统计分析中的偏最小二乘回归法建立了质量模型.利用该模型可以定量分析加工工序与最终成品率之间的关系,进而通过将大量的工序影响因子约简得到主要影响因子子集.根据在线生产的相关质量数据,采用非线性迭代偏最小二乘法获得影响因子的权重.得到偏最小二乘因子权重可以在线预测成品质量变化,避免离线测试.在半导体制造实例研究中,以工序质量水平为自变量,成品质量水平为因变量,建立了质量水平传递模型,应用该方法可实现多工序质量异常的在线诊断和预测,为质量控制提供了定量依据.     

基于偏最小二乘回归的洪水预报方法

针对常规多元回归模型无法克服预报因子间复相关性的问题,提出了基于偏最小二乘回归的洪水预报方法.通过结合遗传算法与偏最小二乘回归来进行因子筛选,对筛选后的因子采用Bootstrap方法进行检验,再建立基于偏最小二乘回归的预报模型.实例分析结果表明,该方法建立的洪水预报模型结构简单,能依据给定目标进行因子筛选,有助于克服水...     

基于偏最小二乘回归的飞机维修保障费用预测

分析了影响飞机维修保障费用的参数,提出用偏最小二乘回归方法来预测飞机维修保障费用。该方法对变量进行主成分分析、典型相关分析和多元线性回归,在处理存在多重线性相关的小样本多元数据方面效果很好。实例证明,与传统普通多元线性回归方法相比,偏最小二乘回归在飞机维修保障费用预测中精度更高。     

傅立叶近红外漫反射光谱的偏最小二乘法应用研究

对小麦粉的傅立叶近红外漫反射光谱和成分浓度数据进行了偏最小二乘法处理,对小麦粉的水分、蛋白质干基以及湿面筋干基同时进行了定标和预测.结果证明:偏最小二乘法充分利用了样品的光谱信息和化学组分浓度信息,对于成分复杂以及光谱重叠现象严重的光谱仍然给出了优良的定标和预测结果.     

协同产品创新中创新用户的识别及评估

用户创新作为一种新兴的创新方式在产品创新中越来越重要,但在企业产品的具体创新过程中存在创新用户难于识别和难于有效评价的实际问题.针对这一问题,提出了创新型用户的概念,建立了识别创新型用户的指标体系,运用层次分析法构建了创新型用户的模糊综合评判模型,最后对某企业的多个创新客户进行综合模糊评价,实验数据验证了所提出模型和方法的有效性和可行性.